面向应用的无线传感器网络路由算法

提出了一种新的面向应用的无线传感器网络路由算法以延长网络的生存期.Sink节点以泛洪方式周期性地广播任务,中间节点是面向应用的处于不同层次上的Sink节点.基于提出的节点数据结构模型,节点根据任务的语义信息及邻居节点网络状态信息参与任务、处理数据和选择路径.定性分析及仿真结果表明,面向应用路由协议的能量消耗及能量均衡性...     

无线传感器网络组播路由分类研究

目前无线传感器网络作为国内外一个全新的研究领域,吸引了许多研究者的关注.但由于无线传感器网络工作环境的恶劣和节点资源受限(能量、内存和处理能力)等因素,使得延长网络的生命周期极为困难.组播技术能够比较好地满足网络对资源的要求.在综合大量组播路由协议的基础上,本文总结了目前已有的无线传感器网络组播相关研究,将主要的组播路由协议进行初步分类,分析比较和研究了其中具有代表性的路由协议,最后分别指出各自的特点.     

一种快速可靠的无线传感器网络路由

针对无线传感器网络的特点,本文提出了一种快速可靠的无线传感器网络路由,采用建立网络树结构方式,使各节点拥有唯一的传输路径,降低网络延迟,减少能量消耗。该路由对硬件无特别要求,仅采用普通射频芯片即可以同时工作于任务查询方式及事件驱动方式,并具有较强的路径自我修复能力。算法通过软件仿真并与经典的路由协议Directed Diffusion做多方面比较,结果表明,该路由具有更好的性能,兼备低延迟,低功耗、鲁棒性强及易实现等特点。     

容迟容断传感器网络中基于节点活跃性的路由

容迟容断移动传感器网络DTMSN(delay/disruption tolerant mobile sensor network)用于广泛的数据收集,在DTMSN动态变化的网络环境中传统传感器网络的路由策略不再适用.提出了一种基于节点活跃性的路由策略ABR(activity-based routing),其出发点为:网...     

无线传感器网络路由技术研究与应用

无线传感器网络综合传感器、嵌入式计算、现代网络、无线通信、分布式信息处理等技术,可以在长期无人值守的状态下工作,在许多领域有极其广泛的研究和应用价值.文章对无线传感器网络路由技术进行了研究,提出基于聚类的网络结构以及SCESR路由算法,并将其应用于电力系统监控.     

无线传感器网络路由协议的形式化方法研究

本文提出了将形式化方法引入无线传感器网络通信协议设计的观点,简要介绍了形式化设计方法,针对无线传感器网络的特点设计了简化路由协议,同时利用SDL语言工具对其进行设计与实现,协议的具体实现证明上述方法的应用对确保协议的逻辑正确性,缩短开发周期都起到了重要的作用。     

面向用电信息采集的WSN非均匀分簇多跳路由算法

针对传统多跳路由协议的“热区”问题,提出一种面向用电信息采集的WSN非均匀分簇多跳路由算法。算法将网络分为虚拟块,并在簇头路由时考虑节点位置和剩余能量的影响,利用三角模融合算子对基于节点位置的隶属度函数和剩余能量隶属度函数进行融合判决,并根据最大隶属度原则选择父节点,优化路由选择。实验结果表明,改进后的算法显著延长了网络生存时间,同时具有更好的负载平衡程度。将该路由算法应用于用电信息采集系统中,能达到较好的性能。     

一种节能高效的无线传感器网络路由优化方法

现有无线传感器网络的迅速发展对其路由协议提出了较多性能评价指标,综合考虑网络能耗、生存期、自适应性等重要因素,提出一种节能高效的无线传感器网络路由优化方法。通过建立无线传感器网络路由优化多指标约束模型,采用基于图论的Dijkstra算法进行路由寻优,得到了满足性能评价指标的网络优化路由,使无线传感器网络寿命更长。仿真结果验证了方法的正确性和有效性。     

无线传感器网络能量改进路由算法研究

基于能量多路径路由协议和LEACH路由协议的大多数成簇算法是概率选择,在一定程度上会加速局域内节点能量过早消耗完,影响网络的性能。结合能量感知多路径和LEACH路由算法,提出一种能量高效的改进路由算法,从节点能量消耗角度出发,根据节点与汇聚节点之间的距离、网络中所有存活的节点到汇聚节点的平均距离以及该节点当前剩余能量值来确定簇头选择的能量阈值,并依据该值进行路由选择。仿真实验结果表明,该算法能够提高网络整体性能,有效延长网络节点的生命周期。     

链首节点轮换的无线传感器网络路由算法研究

为了进一步降低无线传感器网络数据传输过程的能耗,在深入研究和分析PEGASIS协议及其相关改进算法的基础上,提出了一种能耗均衡的无线传感器网络路由算法(Energy Balance-PEGASIS,EB-PEGASIS)。该算法通过将网络区域划分为若干等宽的子区域,每个子区域内的所有节点形成一个链,由链首节点负责与基站通信。针对链首节点能量消耗太大有可能过早死亡的问题,提出采用链首节点轮换的方法来均衡和降低能量消耗,提高数据传输效率。在MATLAB中实验仿真结果证明,与PEGASIS算法相比,EB-PEGASIS算法将首个节点的死亡时间延长了2.9倍,在降低和均衡能量消耗等方面均具有较好的性能。     

基于SMDP强化学习的电力信息网络入侵检测研究

介绍了电力信息网络总体防护体系结构及安全现状,阐述了在电力信息网中常用的防火墙、入侵检测系统(IDS)等防护手段,分析了当前入侵检测方法及难以确定正常与异常的阀值、误报率和漏报率高的不足。提出了基于半马尔可夫决策过程(SMDP)强化学习的IDS模型。论述了强化学习的理论、算法及衡量标准,马尔可夫决策过程,SMDP在电力信息网络中的应用。改进后的SMDP学习算法,使系统的误报率降低、检测率提高。     

基于位置信息的无线网络协作路由算法

网络生命周期是评价能量受限无线网络性能的重要指标之一,如何有效延长网络生命周期是影响该类无线网络实际应用的重要问题,优化发射功率或节约能耗是比较常见的解决方法之一。针对直接和协作2种传输链路,将协作通信技术与路由机制相结合,并基于节点的位置信息,提出一种最大化网络生命周期的协作路由算法。该算法在保证一定中断率的前提下,运用非线性规划方法求解最优发射功率,进而构建由节点发射能耗、接收能耗和剩余能量组成的权值代价公式。然后,基于Dijkstra’s最短路径,依据权值代价公式建立从源节点到目的节点的协作路由。仿真实验结果表明,该算法可以降低节点的发射功率,减少节点的能量消耗,从而有效的延长网络生命周期。     

基于WSN的多温共配冷链信息监测系统开发

为适应多温共配的需求,提高信息化程度,监测冷链配送中温湿度信息。以NRF2401无线通信模块为核心,设计了基于无线传感网络(WSN)的多温共配冷链信息采集系统。系统包括了采集温湿度的传感器节点,组织网络和汇集数据的协调器节点,以及实时监测与数据上传的车载监测终端。对该系统进行了冷链环境测试、传感器节点功耗测试以及通信性能测试。结果表明,网络工作稳定,通信可靠,传感器节点待机功耗为0.28 mA,可以满足多温共配冷链温湿度信息采集与监测的要求。     

基于再励学习和遗传算法的交通信号自组织控制

提出一种将再励学习与遗传算法相结合的遗传再励学习方法对交通信号进行自组织控制,再励学习是针对第五个道路交叉口交通流的优化,修线个信号灯周期的绿性比,而遗传算法产生局部学习过程的全局优化标准,即是修正信号灯周期的大小,这种方法克服了现有的控制方法需要大量数据传输通讯、准确的交通模型等缺陷,将局部优化和全局优化统一起来。通过计算机仿真实验表明了方法有效笥。     

Variable length dynamic addressing based on network traffic distribution in wireless sensor networks

In this paper, a novel dynamic addressing scheme for wireless sensor networks (WSNs) is proposed by using variable length coding. A WSN is typically composed of numerous tiny energy-constrained sensor nodes with limited information processing and data storage capabilities; thus, the energy-efficient strategy is the key issue in designing protocols for WSN. Traditional addressing strategies adopt flat addressing (static and uniform addresses) for sensor nodes. However, the proposed variable length dynamic addressing (VLDA) for sensor nodes is based on the fact that different nodes in the network have uneven traffic loads. Therefore, nodes with more data to receive or send are allocated with shorter addresses. Whether a node is busy or not is determined by the network traffic distribution (NTD), which is defined as the number of data packets each node has received or sent in a period of time. Sensor nodes’ energy is saved by VLDA scheme; hence, the wireless sensor network’s lifetime is extended. In the simulation, a 20% improvement has been achieved through the addressing scheme compared to traditional flat addressing.     

基于深度强化学习的配电网负荷转供控制方法

随着城市规模的快速扩张以及电能替代的不断推进,配电网节点数大量增加,结构愈加复杂,发生故障后拓扑变化不确定性较大,传统负荷转供方法难以在短时间内给出高质量的解决方案。为此,提出基于深度强化学习的配电网负荷转供控制方法。将负荷转供过程视为一个马尔可夫决策过程,与配电网实时电气、拓扑数据进行交互,对联络开关与分段开关进行控制。为了提高算法的精度与泛化能力,针对算法动作策略加入了预模拟机制,调整了动作与学习的比例并采用自适应优化算法进行求解。算例分析表明,所提方法能够应对不同故障下配电网的拓扑变化,即时给出负荷恢复量、电网损耗、开关动作次数多方面最优的转供控制方案,这对于减小故障后的停电损失与提高用户满意度有着重要意义。     

基于强化特征学习和表达策略的孪生网络跟踪算法

针对基于全卷积孪生网络跟踪算法在面对相似物干扰、光照变化等复杂环境时容易出现跟踪漂移的问题,本文在分析与实验基础上提出如下特征强化策略。首先,将改良的深度卷积神经网络VGG16引入跟踪框架来提高模型的特征学习能力;其次,针对单一特征无法充分描述目标信息,且对干扰物比较敏感的问题,本文设计一种特征增强模块,由浅至深融合不同层次语义信息来提高特征的表达能力;最后,提出一种轻量级的三元注意力机制,帮助模型自适应关注优势特征,进一步提高了模型在复杂环境下的鲁棒性。将上述策略应用到全卷积孪生网络算法上取得了显著的效果。在OTB100数据集上,本文算法成功率曲线下面积较基准算法提升了15.1%,距离精度提升了16.3%,在复杂环境下也能对目标进行有效跟踪。